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从 RSS 列表到线索工作台：重新整理阅读状态把评分 Worker 改成一个真正可调用的内部服务订阅源质量治理：垃圾输入不会因为 AI 变好从能用到愿意用：阅读体验、CI/CD 和一堆细节债 AI Reader 的工作台出来了，但真正难的是别让状态打架真正开始搭 VPS：第一天就被配置细节教育了 Heuristic Learning：当 Agent 维护的不是权重，而是一套可测试的软件系统踩坑实录：从能跑到适合教学从 Storage 到 Experience：Agent Memory 的演化路线技术选型那几天：我决定让系统先像工具，而不是像产品 v1.2 异步解耦：A 不等 B，B 低频产出报告多轮问诊与 SSE：让 A 线真正像对话我终于承认：我不是缺信息，是缺一个能替我筛信息的阅读器 AFlow：自动搜索 Agentic Workflow，但不是完全放飞 LangSmith、pytest 与可交付的演示项目最小前端：左侧问诊，右侧报告 ADAS：让一个 Agent 去设计更好的 Agent B 线 Judge Loop：有界追加检索，而不是自由 Agent LangGraph 双轨流程：一次改写、一次检索、并行生成 Adapters 薄层：把 LLM 和检索从编排里拆出去 Mem0：更接近生产形态的长期记忆 Hybrid / GraphRAG 热切换：一次只跑一条检索链数据先于 API：两条 Ingest 脚本的取舍 Agent Memory Survey：先把“记忆”这件事定义清楚四容器 Compose：先把演示底座跑通为什么要做双轨，而不是一个大 Chatbot Tau-bench：真实 Agent 不是只会调用工具就够了 LATS：把推理、行动和搜索放进同一棵树 LLMCompiler：工具调用也需要依赖图和并行调度 Voyager：开放世界里的技能库和自我修正 MemGPT：把上下文窗口当成操作系统内存来管理 MemoryBank：长期记忆不只是把聊天记录存起来 Generative Agents：斯坦福小镇和长期记忆的意义 GraphRAG：当问题不是找一句话，而是理解一整个语料库 RAG Survey：从 Naive RAG 到 Modular RAG HyDE：先写一篇假想文档，再拿它去检索 ReWOO：先规划完整工具蓝图，再一次性执行 Toolformer：让模型自己学会什么时候用工具 ToT：把推理链变成一棵可以回退的搜索树 Self-Consistency：多想几条路，再看答案是否一致 CoT：一步步想这件事到底解决了什么 Reflexion：把失败写成下一轮的经验 ReAct：让模型一边推理一边行动 Plan-and-Solve Prompting：先计划，再推理教程（四）：解决 Hexo 文章图片无法显示的问题教程（三）：使用 Markdown 编写并发布 Hexo 文章教程（二）：安装 Hexo 并部署到 GitHub Pages 教程（一）：创建 GitHub Pages 仓库并同步本地代码教程：从 0 搭建一个简易个人博客日常（一）：为什么要搭建个人博客